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Enregistrement W4413766242 · doi:10.1111/add.70168

Can alcohol use explain the increase in educational inequalities in all‐cause mortality after 2010 in the USA? A three‐way interaction analysis

2025· article· en· W4413766242 sur OpenAlexaff
Yachen Zhu, Carolin Kilian, Charlotte Probst, William C. Kerr, Jürgen Rehm

Notice bibliographique

RevueAddiction · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHealth disparities and outcomes
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and Alcoholism
Mots-clésInequalityAlcoholPsychologyDemographyMedicineEnvironmental healthSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: In the United States, the educational gap in all-cause mortality and life expectancy has dramatically increased since 2010. This study investigated whether alcohol use has contributed to the increasing educational gap in mortality by testing the three-way interaction of alcohol use, education and period on all-cause mortality. DESIGN: Cohort study with 9 years' follow-up on average. SETTING: United States. PARTICIPANTS: 207 223 males and 255 833 females aged 25 years and older from the 2000-2018 National Health Interview Survey. MEASUREMENTS: The outcome was time to all-cause death or last presumed alive by 12/31/2019 based on the National Death Index. Three-way interaction effects between educational attainment (bachelor degree or more vs. high school degree or less), alcohol use (drinking >60 g/day in males and >40 g/day in females vs. lifetime abstinence) and period (after vs. before 2010) were investigated on the multiplicative and additive scales using Cox proportional hazards and Aalen's additive hazards models, respectively, with age as the time scale. Analyses were stratified by sex and adjusted for marital status, race and ethnicity, smoking status, body mass index, physical activity and self-rated health status. FINDINGS: During the follow-up period, 30 467 and 34 618 deaths occurred in males and females, respectively, with a pronounced educational gradient. In males, the differential vulnerability to high-level alcohol use by educational attainment substantially increased after 2010 than before 2010 on both multiplicative and additive scales. Specifically, the relative all-cause mortality risk associated with drinking above 60 g per day (vs. lifetime abstinence) in males with low vs. high education increased by 89% after 2010 compared with before 2010 [three-way interaction term: hazard ratio (HR) = 1.89, 95% confidence interval (CI) = 1.03-3.47, P = 0.04 from the Cox model]. This result was further supported by the Aalen's model, indicating that the educational difference in mortality risk linked to drinking above 60 g per day increased by 8.85 additional deaths per 1000 person-years (95% CI = 0.90-16.79, P = 0.029) after 2010. No change of differential vulnerability to alcohol use was found in females. CONCLUSIONS: Alcohol use appears to be a key element in the widening educational gap in all-cause mortality risk in males after 2010 in the United States.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,100
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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